基于颜色攻击与联合防御的行人重识别方法
计算机视觉与模式识别
2022-06-15 v4
摘要
ReID 的主要挑战是不同摄像头条件下由颜色偏差引起的类内差异。同时，我们发现现有大多数对抗度量攻击都是通过干扰样本的颜色特征实现的。基于该观察，我们首先提出一种基于颜色变化的局部变换攻击(LTA)。它使用更明显的颜色变化随机扰动检索图像的颜色，而非添加随机噪声。实验表明，所提 LTA 方法的性能优于先进攻击方法。此外，考虑到轮廓特征是对抗训练鲁棒性的主要因素，而颜色特征会直接影响攻击成功率，我们进一步提出包含主动防御与被动防御的联合对抗防御(JAD)方法。主动防御融合多模态图像以增强轮廓特征与颜色特征，并考虑局部同态变换以解决过拟合问题；被动防御利用图像缩放过程中轮廓特征的不变性来减轻对轮廓特征的对抗扰动。最后，一系列实验结果表明，所提联合对抗防御方法比当前最优方法更具竞争力。
引用
@article{arxiv.2111.09571,
title = {Person Re-identification Method Based on Color Attack and Joint Defence},
author = {Yunpeng Gong and Liqing Huang and Lifei Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.09571},
year = {2022}
}
备注
Accepted by CVPR2022 Workshops (https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022W/HCIS/html/Gong_Person_Re-Identification_Method_Based_on_Color_Attack_and_Joint_Defence_CVPRW_2022_paper.html)